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생성형 AI 열풍이 휩쓴 지난 3년간 GPU(그래픽처리장치)가 주도해온 AI(인공지능) 반도체(칩) 시장이 새로운 전환점을 맞았다는 평가가 이어진다. 최근 공개돼 호평받은 구글의 AI 모델 '제미나이3'에 자체 개발 칩 TPU(텐서처리장치)가 적용된 것으로 알려지면서, ASIC(주문형 반도체)가 GPU의 현실적인 대안으로 떠올랐다. AI 칩의 성능 지표는 크게 △연산 속도 △전력 효율 △유연성 세 가지로 나뉜다. 특히 전력 효율은 AI 학습과 추론 규모가 방대해지면서 AI 기술 경쟁의 핵심 변수로 등장했다. AI 서비스를 위해선 수만 개 이상의 칩을 24시간 가동할 대규모 데이터센터가 필요하고, 이를 운영하는 대형 클라우드 기업은 비용 절감을 위해 '전력 효율'을 최우선 순위로 둔다. 엔비디아가 시장을 장악한 GPU는 수많은 픽셀의 색을 표현하는 그래픽 연산을 위해 개발된 칩으로 여러 형태의 병렬 연산을 빠르게 처리할 수 있다. GPU는 다양한 모델 학습을 병렬로 수행할 수 있어 유연성 측면에서도 압도적이어서, 그간 AI 열풍의 기반이 됐다.